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PREDIM06 mai 2010
Vers une plate-forme d’information multimodale temps-réelle sur les
déplacements en milieu urbain
Aurélie BOUSQUET et Nour-Eddin EL FAOUZI
Laboratoire d’Ingénierie Circulation Transports
LICIT
Unité Mixte de Recherche INRETS-ENTPE
PREDIM06 mai 2010
TEMPUS
Temps de parcours et calcul dynamique
d’itinéraires multimodaux
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Information sur les déplacements
• Systèmes monomodaux
– VP
> www.mappy.fr www.sytadin.fr www.viamichelin.fr …
– TC
> www.ratp.fr www.tcl.fr www.transports-idf.fr …
– Modes doux
> www.viamichelin.fr www.geovelo.fr www.velov.grandlyon.com …
– Difficultés :
> Rupture de l’information
> Prévoir un trajet de porte-à-porte en faisant jouer la complémentarité entre les modes nécessite de faire appel à de nombreux systèmes.
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Information sur les déplacements
• Systèmes multi/intermodaux
– Portails départementaux ou régionaux
> www.destineo.fr (Pays de la Loire)
> www.itinisere.fr (Isère)
> www.vitici.fr (Champagne-Ardennes) …
– Difficultés :
> La véritable multimodalité alliant véhicules privés et transports en commun est très rarement disponible.
> Le choix du mode est conditionné non seulement par le premier déplacement de la journée mais aussi par les suivants : la planification de boucles multimodales de déplacement n’est pas possible avec les systèmes actuels.
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Objectifs du projet TEMPUS (1)
1. Information multimodale, dynamique, «porte à porte» pour (i) la
planification et pour (ii) le guidage dynamique.
2. Répondre aux interrogations des usagers
– Pour une OD et une plage horaire de départ ou d’arrivée :> Quelle combinaison modale et quel itinéraire utiliser ?
> A quelle heure partir ?
– Pour un programme d’activités donné : > Quelle combinaison modale et quel itinéraire utiliser sur chaque trajet ?
> Où stationner le véhicule privé (voiture ou vélo) à la fin de chaque trajet ?
3. Cadre
– Cluster TTS « Transports, Territoires et Société » de la région Rhône-
Alpes
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Objectifs du projet TEMPUS (2)
3. « Produit » : Démonstrateur de système d’information
multimodal fondé sur les temps de parcours :
– Modèle de données + modèle de graphe pour le réseau de
transport
– Estimation dynamique des temps de parcours associés au graphe
– Méthodes spécifiques de calcul d’itinéraires multimodaux
(adaptation des méthodes classiques de résolution du problème
de plus court chemin)
> Optimisation d’un déplacement simple» Modélisation des mouvements tournants sur le réseau routier» Modélisation des transferts intermodaux
> Optimisation d’une boucle de déplacements
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Modélisation du réseau
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Typologie des modes de transport
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• Modélisation de mouvements tournants complexes par des
séquences de 3 ou 4 arcs
Modélisation des mouvements tournants
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• Proposition de deux formulations du problème
– Plus court chemin avec sous-séquences d’étiquettes pénalisées
– Plus court chemin avec sous-chemins pénalisés
• Proposition de trois algorithmes exacts de résolution pour
chacune des deux formulations
– Modifications des algorithmes classiques d’étiquetage
• Mise en œuvre sur le réseau de l’agglomération lyonnaise
– Réalisation de tests numériques
– Intégration dans un démonstrateur
Modélisation des mouvements tournants
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Modélisation des transferts intermodaux
• Modélisation des temps de recherche de stationnement,
temps de prise en main d’un véhicule (vélo ou voiture)…
– Enquête réalisée à Lyon en 2008-2009
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Modélisation des transferts intermodaux
• Contraintes sur le chaînage des modes
– Locales : les changements de modes autorisés dépendent
uniquement du dernier mode utilisé et du lieu où on se trouve dans
le réseau
– Globales : les changements de modes autorisés dépendent des
modes utilisés précédemment tout au long du chemin
– Nous avons choisi de modéliser les contraintes localement
Nous ne prenons pas en compte des contraintes de type : utiliser une
seule fois le métro dans le chemin solution
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Optimisation de chaînes multimodales
• Contraintes supplémentaires
– La position du véhicule privé à la fin de chaque déplacement conditionne
les itinéraires et les combinaisons modales réalisables pour le déplacement
suivant
– Une optimisation séparée des déplacements ne conduit pas à une solution
optimale :
> le principe de base de la programmation dynamique n’est donc pas respecté !
• Décomposition du problème
– Problème « maître » : recherche d’une combinaison de déplacements
optimaux
– Problème « esclave » : recherche d’un plus court chemin pour un
déplacement donné
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Optimisation de chaînes multimodales
• Exemple
– Voiture stationnée au domicile
– 4 déplacements chaînés dans la journée
> 1 : être au travail à 9h,
> 2 : rendez-vous professionnel à l’extérieur à 15h
> 3 : récupérer les enfants à l’école à 17h,
> 4 : rejoindre le domicile à partir de 17h.
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Optimisation de chaînes multimodales
TravailDomicile
RDV à l’extérieur
Ecole
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• Difficulté de la méthode de résolution exacte
– Temps de calcul très importants
– Heuristiques (accélération, résolution),
– Parallélisation
• Difficulté opérationnelle et institutionnelle
– Multiplications des acteurs
– Accès au données
– Support pour la diffusion de l’information
Difficultés
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Taxis (Véhicules traceurs)
Flotte PL
Données trafic, feux
Vélo’v
Sytral + SNCF (TCL,TER)
LPA & autres
CORALY + Grand Lyon
Cadre
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1. INTRALYS
Information trafic temps-réel fondée sur les
véhicules traceurs sur l’agglomération lyonnaise
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Finalités d’INTRALYS
• Objectifs
– Élaboration de l’information temps réel en urbain pour l’info
trafic, la gestion et le calcul dynamique d’itinéraires
– Repose sur l’utilisation du système de communication
dédié des flottes de taxis
– Sans coût additionnel
– Déploiement facile
– Cependant, le système autorise tous type de flottes de
véhicules avec un équipement standard.
• Réseau urbain :
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Système INTRALYS
• Cadre
– Initié dans le cadre d’un projet de recherche autrichien en 2004 en
coopération avec Austrian Institute of Technology et les taxis
viennois.
– Actuellement, le système fonctionne avec des données provenant
de plusieurs flottes de taxis viennois
> ~ 3 500 taxis équipés de récepteurs GPS
– En cours de déploiement sur Lyon
> Phase de mise en place de l’infrastructure
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Principe du recueil de données FCD
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Chaîne d’acquisition taxis
• Données XML du serveur taxi
• Pour chaque mesure FCD
– Extraction des coordonnées
– Map-matching
– Filtrage et correction
– Sauvegarde
• Parcours vraisemblable entre
deux positions (algo Dijkstra)
• Estimation et prévision du
temps de parcours
• Génération d‘une image
«traficolor»
Communication Radio
Centre de gestion des
taxis
Serveur FCD
ServeurWeb
SQL
Base de données
XML
SVG
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Caractéristiques des données
• Données d’entrée :
– ID du véhicule, horodate,
– Position géographique (WGS-84)*
– État du taxi (occupé, attente, etc.)
• Volumétrie et fréquence :
– Volume journalier ~ 750 MB (XML)
– Fréquence > 30-45 sec
* World Geodetic System, 1984
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Information de type « Traficolor »
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Intérêt dans le cadre de TEMPUS
• Intérêts
– Systèmes autonomes de données et information trafic
– Brique dans le cadre d’outils d’information multimodale
(cf. TEMPUS)
– Fusion avec les données boucles pour une information de
meilleure qualité
• Perspectives opérationnelles
– Déploiement facile et immédiat
> Zones urbaines/périurbaines
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En guise de conclusion …
• Travaux réalisés
– Algorithmie réalisée dans le cadre d’une thèse - soutenance en juillet 2010
– Démonstrateur TEMPUS
• Développements techniques à réaliser
– Vers le multiobjectif (fiabilité, confort, émission,….)
• Vers une gestion multimodale des déplacements
– information
– Tarification intelligente
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Merci de votre attention
Aurélie BOUSQUET Nour-Eddin EL FAOUZI
LICIT INRETS – ENTPE 25, Ave. F. Mitterrand – 69675 Bron
elfaouzi@inrets.fr